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Einleitung:
Die Unternehmen BioNTech und Moderna haben mit den Covid-19-Impfstoffen zwischen 2020 und 2021 eine operative Gewinnmarge von 62% bzw. 72% erzielt, die somit weit über dem Industriedurchschnitt von ca. 25% liegt. Aus dieser hohen Gewinnmarge ergibt sich die Frage, welchen Einfluss die erfolgreiche Entwicklung von Covid-19-Arzneimitteln, d.h. Impfstoffen und/oder Therapeutika, auf Umsätze, Gewinne und Gewinnmargen innerhalb der pharmazeutischen Industrie insgesamt hat.
Methoden:
Datenbasis sind die Quartalsberichte der 30 weltweit umsatzstärksten pharmazeutischen Unternehmen sowie aller Unternehmen mit Zulassung eines Covid-19-Arzneimittels durch die Zulasssungsbehörden in den USA (FDA) oder in der EU (EMA) zwischen Q1/2018 und Q2/2022. Als operativer Gewinn wird der Umsatz abzüglich Herstell-, Forschung- und Entwicklungs- (F&E) sowie Marketing-, Vertriebs- und Verwaltungskosten (MVV) definiert. Die Analyse erfolgte mit einem Difference-in-Difference-Modell mit multiplen Perioden. Die „Interventionsgruppe“ ist durch die erfolgreiche Zulassung eines Covid-19-Arzneimittels definiert. BioNTech, Moderna und Novavax wurden aus der Stichprobe ausgeschlossen, da sie wegen fehlender Gewinne vor Einführung der Impfstoffe die Annahme paralleler Trends nicht erfüllen können. Boehringer-Ingelheim wurde ausgeschlossen, da die Firma die Finanzzahlen nicht geeignet veröffentlicht. Die Finanzzahlen der im Beobachtungszeitraum der aus den Firmen Pfizer und MSD ausgegliederten Tochterunternehmen wurden den Mutterkonzernen zugerechnet.
Ergebnisse:
Von 27 untersuchten Unternehmen haben 6 Therapeutika, 1 einen Impfstoff und 2 sowohl Therapeutika als auch Impfstoffe entwickelt. Diese Unternehmen gehören bis auf eine Ausnahme zu den umsatzstärkeren Unternehmen. Die erfolgreiche Zulassung eines Covid-19-Arzneimittels führte zu statistisch signifikant höheren Umsätzen je Quartal (+2,97 Mrd. US-$) und höheren operativen Gewinnen (0,72 Mrd. US-$). Produktions- und F&E-Kosten steigen im Gegensatz zu MVV-Kosten bei erfolgreicher Zulassung ebenfalls statistisch signifikant. Die Gewinnmarge fällt durch erfolgreiche Covid-19-Zulassungen leicht, aber nicht statistisch signifikant um 2,8% (p=0,299). Berücksichtigt man die Gruppen der Unternehmen mit erfolgreicher Zulassung eines Impfstoffes bzw. eines Therapeutikum getrennt, ändern sich die
Ergebnisse strukturell nicht.
Schlussfolgerung:
Umsatzstärkere Pharmaunternehmern waren erfolgreicher, Covid-19-Arzneimittel allein oder in Kooperation zu entwickeln. Wenngleich Umsätze und Gewinne in hohem Ausmaß durch die erfolgreiche Entwicklung von Covid-19-Arzneimitteln stiegen, zeigten sich keine überproportionalen Gewinnmargen.
We present a fast and accurate measurement technique for quasi-static magnetic fields by employing a progressive sampling method in an unconfined input space. The proposed machine learning algorithm is tested against uniform sampling on printed circuit board test structures and a buck converter. We prove allocation of multiple, separated regions with predefined lateral field limits at MHz frequencies. The feasibility of equivalent magnetic dipole source modeling based on a small number of samples is demonstrated. Compared to uniform testing, progressive expansion sampling identifies contours of given field limits in less than 3% of the reference measurement time.
For sustainable handling of wood and high material utilization, post-consumer wood has to be sorted by post-consumer wood categories in Germany. The non-destructive FD-FLIM method could improve the wood recycling process by automatic classification of waste wood into post-consumer wood classes. Thus, the phase-dependent fluorescence decay time of treated wood is analysed in this study to obtain the impact of the treatment on the fluorescence decay time. It is shown that treated and untreated wood can be differentiated using the fluorescence decay time, although the state-of-the-art theoretical fluorescence decay time differs from the experimentally determined fluorescence decay time.
Holz ist eine der wichtigsten erneuerbaren Ressourcen und kann recycelt werden, wobei derzeit nur unbehandeltes Holz in mehreren Lebenszyklen verwendet werden kann. Allerdings werden in Altholzsortieranlagen meist behandeltes und unbehandeltes Altholz gemischt angeliefert und es gibt keine automatische Klassifizierung zur sortenreinen Sortierung. Frühere Studien zeigen, dass behandelte und unbehandelte Holzproben mit Hilfe von bildgebender Fluoreszenzabklingzeit Mikroskopie unterschieden werden können. Um den Prozess der Klassifizierung von Altholz anhand von Fluoreszenzabklingzeitbildern zu automatisieren, werden zwei neuronale Netzwerke (NN) evaluiert. Das erste NN ist ein MLP (Multi Layer Perceptron), das das Altholz anhand von Erwartungswert und Standardabweichung eines Fluoreszenzabklingzeitbildes klassifiziert. Das zweite untersuchte NN ist ein CNN (Convolutional Neural Network), das das Holz direkt anhand der Fluoreszenzabklingzeitbilder klassifiziert. Beide Netzwerke sind in Python implementiert, um die spätere Verwendung in einem automatischen Klassifizierungs- und Sortierprozess zu erleichtern. Die Evaluation der NN zeigt vielversprechende Ergebnisse zur automatisierten Klassifikation von Altholz.
Nachhaltigkeit und Ressourceneinsparung sind die Themen der Stunde. Vor allem die Bauindustrie hat ein großes Potenzial, umweltfreundlicher zu agieren, da dieser Industriezweig einer der größten Kohlenstoffdioxid-Emitter ist. Durch die Verlängerung der Lebenszeit von Bauwerken und die Einsparung von Baumaterialien kann nachhaltiger und ressourcenschonender gearbeitet werden. Eine Möglichkeit, diese Ziele zu erreichen ist der Einsatz alternativer Beton-Bewehrungen.
Der Grundbaustoff Beton hat sehr gute Druckfestigkeiten, weist allerdings Defizite bei der Zugfestigkeit auf. Zur Verbesserung der Zugfestigkeit wird dem Beton ein Material mit hoher Zugfestigkeit beigemischt. Dieses wird „Bewehrung“ genannt. Stand der Technik in der Bauindustrie ist momentan die Bewehrung mit Stahlstäben und -matten. Der Stahl begrenzt allerdings die Lebenszeit von Bauwerken, da es durch das Eindringen von Chloriden, Sulfaten oder Kohlendioxid früher oder später zu Korrosion kommt. Um den Korrosionszeitpunkt hinauszuzögern, verwendet die Industrie eine dicke Betonschutzschicht, um den Stahl zu schützen. Die Verwendung einer korrosionsbeständigen alternativen Bewehrung würde die Lebensdauer (Dauerhaftigkeit) von Bauwerken steigern und gleichzeitig eine Verringerung der verwendeten Baumaterialien bewirken. Dies würde einen Beitrag zu einer nachhaltigeren Bauindustrie leisten.
Eine Substanz, die als Bewehrungsmaterial eingesetzt werden kann, ist Polypropylen (PP). Polypropylen ist ein sehr korrosionsbeständiges Polymer, das die gerade beschriebenen Effekte erzielen würde. Allerdings ist Polypropylen als Standardmaterial nicht für die Bewehrung von Beton geeignet. Seine mechanischen Eigenschaften sind nicht vergleichbar mit denen von Baustahl. Gleichzeitig ist die Adhäsion von Polypropylen zu Beton nicht ausreichend, um eine effiziente Verstärkung erzielen zu können.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, Lösungswege zu entwickeln, wie aus PP eine alternative Betonbewehrung hergestellt werden kann. Zuerst wurde sowohl das Problem der niedrigen mechanischen Eigenschaften von Polypropylen als auch die Schwierigkeit der geringen Adhäsion zu Beton getrennt untersucht. Im Anschluss wurden Methoden eruiert, mithilfe derer eine Kombination der mechanischen Eigenschaften mit der Adhäsion zu Beton bei gleichbleibenden Eigenschaften möglich ist. Hierfür wurde ein Reaktivextrusions- und ein Co-Extrusionsprozess untersucht.
Die Zugfestigkeit von Polypropylen kann durch eine starke Orientierung der Molekülketten signifikant erhöht werden. Der dafür nötige Verstreckungsprozess ist die Basis für die Verbesserung der mechanischen Eigenschaften. In einem ersten Schritt wurden verschiedene PP-Typen auf deren Verstreckbarkeit untersucht und in der Folge mit makroskopischen und nanoskaligen Füllstoffen ausgerüstet, um so die Zugfestigkeit und den Elastizitätsmodul zu steigern. Im zweiten Schritt wurde der Einfluss von mehreren aufeinander folgenden Verstreckungsstufen auf die mechanischen Eigenschaften untersucht.
Die hohe chemische Stabilität von PP verhindert eine gute Adhäsion zu Beton. Folglich wurde die natürliche Adhäsion von verschiedenen Polymeren zu Beton untersucht, um mögliche andere Polymere als Additive zur Adhäsionsverbesserung zu identifizieren. Der Unterschied in der Polarität zwischen Beton und PP ist sehr hoch, weshalb der Einfluss einer Hydrophilierung von PP auf die Adhäsion zu Beton durch Van der Waals Kräfte und Wasserstoffbrückenbindungen analysiert wurde. Dies berücksichtigend konnte ein Reaktivextrusionsprozess mit einem Vinylsilan entwickelt werden, der eine kovalente Bindung von PP zu Beton ermöglicht.
Um eine optimierte PP-Faser zur Bewährung von Beton zu erhalten, mussten die zuvor erlangten Erkenntnisse hinsichtlich der mechanischen Eigenschaften und der Adhäsion zu Beton in einer Faser vereint werden. Diesbezüglich wurde einerseits die Reaktivextrusion mit Füllstoffen und einem angepassten Verstreckungsprozess optimiert. Andererseits wurden verschiedene Materialien in einem Co-Extrusionsprozess kombiniert. ,Eine wichtige Erkenntnis besteht darin, dass eine Faser mit einer Verbundaußenschicht aus silanisiertem PP und Holzfasern in Kombination mit einem optimierten Verstreckungsprozess, eine signifikante Verbesserung der mechanischen Eigenschaften und der Adhäsion zu Beton erzielt.
Zur differenzierten Beurteilung der Ergebnisse wurde ein spezieller Testaufbau basierend auf einem Einzelfaserauszugstest entwickelt, der die verschiedenen Adhäsionsmechanismen einer modifizierten PP-Faser zu Beton unterscheiden kann und dadurch wiederum eine Modifizierung der Faser speziell auf einzelne Adhäsionsmechanismen ermöglicht.
Zusammenfassend konnten mit dieser Arbeit mehrere Lösungsansätze aufgezeigt werden, wie eine alternative Bewehrungsfaser für Beton aus Polypropylen hergestellt werden kann.
Die Dynamiksteigerung des Stromregelkreises durch den Einsatz von Leistungshalbleitern großer Bandlückenenergie kann nicht in den Drehzahlregelkreis von Servoantrieben übertragen werden. Grund sind mechanische Eigenschwingungen des Servomotors. Basierend auf Messungen der strukturmechanischen Eigenschaften von Servomotoren wird ein allgemeingültiges Modell abgeleitet. Der Einfluss der Schwingungen auf die Bandbreite von Servoantrieben wird systematisch untersucht und durch Messungen verifiziert.
This study investigates the impact of generative AI systems like ChatGPT on semi-structured decision-making, specifically in evaluating undergraduate dissertations. We propose using Davis’ technology acceptance model (TAM) and Schulz von Thun’s four-sides communication model to understand human–AI interaction and necessary adaptations for acceptance in dissertation grading. Utilizing an inductive research design, we conducted ten interviews with respondents having varying levels of AI and management expertise, employing four escalating-consequence scenarios mirroring higher education dissertation grading. In all scenarios, the AI functioned as a sender, based on the four-sides model. Findings reveal that technology acceptance for human–AI interaction is adaptive but requires modifications, particularly regarding AI’s transparency. Testing the four-sides model showed support for three sides, with the appeal side receiving negative feedback for AI acceptance as a sender. Respondents struggled to accept the idea of AI, suggesting a grading decision through an appeal. Consequently, transparency about AI’s role emerged as vital. When AI supports instructors transparently, acceptance levels are higher. These results encourage further research on AI as a receiver and the impartiality of AI decision-making without instructor influence. This study emphasizes communication modes in learning-ecosystems, especially in semi-structured decision-making situations with AI as a sender, while highlighting the potential to enhance AI-based decision-making acceptance.